Отрывок: Рис. 1.4 Модель сигмоидального нейрона Униполярная функция, как правило, представляется формулой kxe xf   1 1 )( , (1.10) тогда как биполярная функция задается в виде (1.11) или (1.12): )tanh()( kxxf  . (1.11)   . kxkx kxkx ee ee xf      (1.12) Графики сигмоидальных функций при k=1 представлены на рис. 1.5. Отметим, что, как правило, современные компьютеры вычисляют функцию гиперболического та...
Название : Нейроинформатика
Авторы/Редакторы : Солдатова О. П.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский государственный аэрокосмический университет им. С. П. Королева (национальный исследовательский университет) (СГАУ)
Дата публикации : 2013
Библиографическое описание : Нейроинформатика [Электронный ресурс] : электрон. учеб.-метод. комплекс по дисциплине в LMS Moodle / М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. гос. аэрокосм. ун-т им. С. П. Королева (нац. исслед. ун-т) (СГАУ) ; [авт.-сост. О. П. Солдатова]. - Самара, 2013. - on-line
Аннотация : Труды сотрудников СГАУ(электрон. версия).
Используемые программы: Система дистанционного обучения.
Другие идентификаторы : RU/НТБ СГАУ/WALL/004/Н 463-506976
Ключевые слова: нейроинформатика
многослойный персептрон
свойства
персептрон
нейронные сети
сети с самоорганизацией на основе конкуренции
радиальные сети
применение нейронных сетей
Располагается в коллекциях: Учебные издания

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Солдатова О. П. Нейроинформатика.pdf6.89 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.